計算機統計学
Online ISSN : 2189-9789
Print ISSN : 0914-8930
ISSN-L : 0914-8930
論文 (学生研究発表賞受賞者)
構造方程式モデル決定木 (SEMTree) の方法と課題 — テンプレートモデルの誤設定を中心に —
宇佐美 慧
著者情報
キーワード: SEM, SEMTree, Longitudinal data, Latent growth model
ジャーナル フリー

2017 年 30 巻 2 号 p. 187-200

詳細
PDFをダウンロード (925K)
メタデータをダウンロード RIS形式

(EndNote、Reference Manager、ProCite、RefWorksとの互換性あり)

BIB TEX形式

(BibDesk、LaTeXとの互換性あり)

テキスト
メタデータのダウンロード方法
発行機関連絡先
抄録
　本報告では, 縦断デザインに着目して, 主要な変化のパターンを抽出して対象をグループに分類しながらグループ間差を説明する独立変数を同時に探索する方法である, 構造方程式モデル決定木 (SEMTree) の方法について紹介する. SEMTreeでは, 従属変数間の関係性を表現するモデルであるテンプレートモデルをSEMにより設定してモデル内の母数を推定しながら, 母数のグループ間差を説明するのに有効な独立変数を, 教師あり学習である決定木を用いて探索して対象を分割していく. そして, SEMTreeにおける方法論上の課題の1つである, テンプレートモデルの誤設定の問題について, 実際の分析例を踏まえながら説明していく.
著者関連情報
© 2017 日本計算機統計学会
前の記事 次の記事
お気に入り & アラート

閲覧履歴
このページを共有する
feedback
 Top